近年來，我國智能電網建設已進入全面快速發展的新階段，極大地推動了智能巡檢機器人的市場需求?！吨袊?/span>電力巡檢機器人行業發展深度分析與未來投資研究報告（2022-2029年）》顯示，2022年我國室內及室外電力巡檢機器人滲透率約為10％左右，尚處低位。中泰證券預測，電力巡檢機器人未來4年預計新增超250億元。
巡檢機器人在電力行業的主要應用場景包括配電室、變電站、地下電力管廊、電力架空輸電線路、塔架等。其中主流巡檢場景為室外變電站和室內配電室。例如，宇銘的配電室巡檢機器人主要應用于配電室、開閉所、開關室、繼保室、GIS室、調度機房等場景。
分析一系列電力巡檢落地項目后可知，配電室是巡檢機器人落地應用最快、需求較大的場景。與傳統巡檢方式相比，使用巡檢機器人也為配電室巡檢工作帶來了質量與效益的雙重提升。
1、傳統配電室巡檢的痛點
當前，傳統的配電室等場景多采用的是人工巡檢方式，比如人工抄表、紙質記錄等，有很多的局限性，也帶來了不少困難和問題，主要有以下幾點：
（1）人力成本高，人員管理難度大
配電室一般需要2人及以上的值班人員，而大部分時間，人員又處于空閑狀，工作效率不高，造成了人力資源和成本浪費。由于長期處于相對封閉的環境中，工作場所比較混亂，員工的工作態度不夠嚴謹，現場甚至煙霧彌漫，整體管理難度大。
（2）巡檢環境不友好，影響身心健康
在真實的配電室環境里，現場設備的噪音是很大的，尤其是主變室，噪音甚至超過了80分貝，相當于一輛汽車從身邊開過，長時間處于這樣的環境中，會對身心健康造成不良的影響。加之工作場所封閉，空氣流通差，導致整體工作環境更加不友好。
宇銘巡檢機器人主變室噪音檢測
（3）數據記錄不真實，存儲復核難
人工巡檢使用的是紙質記錄方式，數據采集中的個人主觀性較大，數據難以復核，也不便于存儲、統計。實際工作中，由于不同巡檢人員大量頻繁的抄表很容易導致數據記錄錯誤。加之部分表計位置高，上下采集操作不便以及操作不規范等，還帶來了一定的安全隱患。
2、使用巡檢機器人的經濟效益和價值
使用巡檢機器人能很好的解決上述難題。在國家電網的一個巡檢機器人項目中，河北石家莊供電公司應用智能遠程巡檢平臺，僅用18分鐘就完成了1469套繼電保護裝置的8萬余項信息核查和多處異常點定位工作。在人工成本提升疊加智能化機器人能力提升的背景之下，機器換人是大趨勢。一個50MW的變電站人工完整巡檢一圈，覆蓋所有設備所需要時間通常為2-3個月，而機器巡檢僅需要2天左右的時間。不少企業客戶都反饋說，使用宇銘配電室巡檢機器人大幅度提升了經濟效益。
減少人工成本，提升巡檢效率和效果是使用巡檢機器人后最為顯著的價值。不久前，中安聯合智能在5個配電室“上崗"了智能巡檢機器人，24小時替代現場運行維護人員開展巡檢，實現了配電設備的無人值守、智能管控。宇銘推出的配電室掛軌升降巡檢機器人采用了滑觸線供電的方式，真正實現了7天24小時不間斷巡檢監測。
在國網石河子變電站項目，使用巡檢機器人也同樣取得了驚人的經濟價值。智能巡檢機器人根據需求攜帶各類檢測儀器，依照預先設定好的任務自動開展工作，受環境、惡劣氣候以及作業時間的影響較小。220千伏絲路變電站的巡視人員由原來3人減少至1人，巡視時間由4小時減少到2小時，達到了減輕變電運維人員工作負擔、提高巡視效率的目的。
3、適合配電室的巡檢機器人推薦
圓底盤/輪式升降巡檢機器人
推薦指數：★★★★★
具有自動化程度高，作業效率高，投入成本低等優勢，極大的降低了配電室的人工巡檢成本。
功能特色：
（1）使用激光導航實現精準定位和自主移動;
（2）自動沿預定的路線行駛，自主避讓障礙物、自主移動到達目的地;
（3）擁有異常報警、表盤識別、實時視頻傳輸、AI圖像識別等功能;
（4）電量低于設定值，自主回歸充電;
（5）電量高于設定值結束充電，繼續投入運行;
（5）無人化智能管理，無需人員值守。
掛軌升降巡檢機器人
推薦指數：★★★★★
適用于配電室、開閉所、開關室、繼保室、GIS室、調度機房、電務機房、儲能間、數據機房等。
功能特色：
（1）多模式融合自主巡檢方式，打造創新智慧化無人巡檢；
（2）全面采集設備紅外圖像，實時溫度分析，異常告警；
（3）全面采集表計高清圖像，實現智能分析識別（指針/數字/開關/故障燈等）；
（4）采用滑觸線供電，可實現7×24小時全天候巡檢監測；
（5）最小轉彎半徑300 mm，滿足狹小空間巡檢需求；
（6）可升降云臺，行程達1.6 m，范圍廣，適配各種巡檢縱深環境。
宇銘產品經理提示：
這兩款機器人的充電方式是不同的。圓底盤巡檢機器人采用的是充電樁方式充電，機器人在設定后可自主回沖。充電完成后，再繼續開展巡檢。
掛軌升降巡檢機器人采用的是滑觸線供電，邊巡檢邊供電，可真正實現全天候不間斷巡檢。
宇銘機器人致力于的是打造通用機器人移動平臺，成功推出了一系列的巡檢機器人產品，在場景和行業領域具有廣泛適用性，在AI算法等底層技術、系統技術、應用場景上具有較大的優勢。
